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[IT뉴스]국내 4명 중 3명이 AI 쓰는 시대, 세대별 생존 전략

온카뱅크관리자

2026-03-13 09:27:31

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 생성형 AI가 확산될수록 세대 간 온도 차는 오히려 커지고 있다. 
 국내 소비자 74%가 AI 서비스를 한 번 이상 써봤다. 컨슈머리포트의 '2025년 하반기 이동통신 기획조사'에 따르면 한국인 네 명 중 세 명이 AI 모델을 사용하는 셈이다. 생성형 AI로 좁혀도 경험률은 63.5%, 업무 목적으로 한정해도 51.8%로 미국(26.5%)의 약 두 배 수준이다. 챗GPT가 나온 지 3년 만에 도달한 이 수치는 인터넷 상용화 3년 후 활용률(7.8%)과 견주면 여덟 배 차이가 난다. 
 수치만 보면 AI 보급은 순조롭다. 그러나 세대별로 쪼개면 다른 그림이 나온다. 엠브레인 트렌드모니터의 2025년 8월 조사에서 20대 이용률은 81%로 전 연령대 최고를 기록했다. 30대는 75%, 40대는 62%, 50대는 52%로 연령이 올라갈수록 내려갔다. 한국은행 업무 활용 기준으로는 청년층(18~29세) 67.5%에서 장년층(50~64세) 35.6%로 격차가 두 배에 가깝다. 
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 이 격차는 통계의 문제가 아니라 일자리의 문제다. 
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 한국인 63.5%가 생성형 AI를 한번 이상 사용했다.(AI 생성)
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 청년층이 맞닥뜨린 구조적 충격 
 한국은행이 2025년 10월 보고서는 수치로 이를 증명한다. 챗GPT 출시 직후인 2022년 7월부터 2025년 7월까지, 15~29세 청년층 일자리는 21만 1,000개 감소했다. 이 중 20만 8,000개가 AI 고노출 업종에서 빠진 것이다. 컴퓨터 프로그래밍·시스템 관리(-11.2%), 출판(-20.4%), 정보서비스(-23.8%)가 두드러졌다. 반면 50대는 같은 기간 20만 9,000개의 일자리를 얻었고, 그 가운데 14만 6,000개가 AI 고노출 업종이었다. 
 한국은행은 이 현상을 '연공편향(seniority-biased) 기술변화'라고 명명했다. 신입이 주로 담당하는 정형화된 반복 업무는 AI가 먼저 흡수하는 반면, 조직 경험과 대인 관계, 업무 맥락 판단이 요구되는 자리는 AI가 쉽게 침투하지 못한다는 분석이다. 경력이 짧을수록 AI 활용에 따른 업무시간 감소율이 크다는 점도 이를 뒷받침한다. 
 대한상공회의소 지속성장이니셔티브(SGI)가 2026년 1월 실시한 조사에서는 전체의 56%가 업무에 생성형 AI를 활용하고 있었다. 그러나 상황·목적에 맞게 능숙하게 프롬프트를 작성할 수 있는 '고도 활용자'는 13.6%에 불과했다. '쓰는 것'과 '잘 쓰는 것' 사이의 거리가 고용 격차를 결정짓는 변수로 부상하고 있다. 
 '전문직이라서 안전하다'는 착각 
 고학력·고소득 전문직도 안전지대가 아니다. 한국은행이 IMF와 공동으로 2025년 2월 발표한 'AI와 한국경제' 보고서는 기존 분석보다 한 단계 나아갔다. 단순히 AI에 얼마나 노출됐는지뿐 아니라 '보완도', 즉 해당 직업의 사회적·물리적 특성이 AI 대체로부터 얼마나 보호해 주는지를 함께 따졌다. 
 이 기준으로 나누면 직군의 운명이 달라진다. 의사·한의사, 치과의사, 대학교수, 금융전문가처럼 노출도와 보완도가 모두 높은 직군은 AI에 많이 노출되더라도 인간이 최종 판단을 수행할 가능성이 높아 오히려 생산성 향상과 임금 상승의 수혜를 누릴 것으로 전망됐다. 반면 법률 전문가, 컴퓨터 시스템 전문가, 회계·경리 사무직은 노출도는 높지만 보완도가 낮아 대체 위험이 가장 큰 직군으로 분류됐다. 보고서는 전체 근로자의 27%가 대체·소득 감소 위험군에, 24%가 AI 활용 수혜군에 속한다고 분석했다. 
 10·20대 : 쓰는 것보다 만드는 것이 증명이 된다 
 AI 활용률이 가장 높은 세대지만, 고용 충격도 가장 선명하게 나타나는 세대다. 기업들이 신입의 단순 보조 업무를 AI로 대체하면서 진입 장벽 자체가 높아졌다. 이 상황에서 '도구를 안다'는 사실만으로는 차별화가 어렵다. AI를 활용해 실제 결과물을 만들어낸 경험, 즉 대형언어모델(LLM) 기반 프로젝트나 구체적인 포트폴리오가 채용 시장에서 훨씬 무거운 무게를 갖는다. AI 출력물을 그대로 수용하지 않고 비판적으로 검토하는 능력도 이 세대에 핵심적으로 요구되는 역량이다. 
 30대 : 지금 전문성에 AI를 접목하지 않으면 2년 후가 다르다 
 경력이 본격적으로 쌓이는 시기인 만큼 가장 조용한 위기가 진행되는 세대이기도 하다. 지금의 전문성은 분명 강점이지만, AI를 결합하지 않으면 그 강점의 유효기간이 짧아진다. 자신의 도메인에 AI 활용을 녹여낸 이른바 'T자형 역량', 깊은 전문성과 넓은 AI 활용 범위를 동시에 갖추는 것이 이 세대의 생존 공식으로 거론된다. 사내 AI 프로젝트에 자발적으로 참여하거나, K-디지털 트레이닝 같은 재교육 과정을 적극 활용하는 것이 현실적인 출발점이 된다. 
 40대 : AI가 대체하지 못하는 것이 바로 이 세대의 자산 
 한국은행이 시니어층 고용이 유지되는 근거로 꼽은 것이 있다. 오랜 업무 경험에서 나오는 암묵지(暗默知), 즉 조직 문화, 이해관계자 관리, 그리고 상황 판단력 같은 것들이다. 이는 데이터로 학습되기 어렵고, AI가 모방하기 더 어렵다. 이 세대에게 필요한 것은 그 경험을 디지털 방식으로 재조직하는 작업이다. 업무 노하우를 프롬프트와 자동화 워크플로우로 변환할수록, 개인의 생산성은 기하급수적으로 높아진다. 
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 50·60대 : 인식은 빠르게 올랐지만 실용이 따라가야 한다 
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 <img alt="2025 우리금융 트렌드 보고서 (출처=우리금융경영연구소)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/13/552816-OGTrtXj/20260313091751653xvni.png" data-org-width="745" dmcf-mid="6h5lZxEolg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/13/552816-OGTrtXj/20260313091751653xvni.png" width="658">
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 2025 우리금융 트렌드 보고서 (출처=우리금융경영연구소)
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 우리금융경영연구소가 시니어 세대(55~69세)를 대상으로 실시한 조사에서 AI 서비스 이용 경험률은 56.3%로 집계됐다. 타 세대(70% 이상)보다 낮은 수준이다. 특히 생성형 AI 이용률은 29.9%에 그쳐 다른 세대보다 15%포인트 이상 뒤처졌다. 다만 향후 AI 서비스 이용 의향은 84.8%로 다른 세대와 유사한 수준을 보여 잠재적 성장 가능성을 시사했다. 한국은행 업무 활용률에서 이 세대가 35.6%에 그친 것이 그 방증이다. 다만 30년 가까운 현장 경험을 가진 이 세대가 AI 기초 역량을 더하면, 컨설팅·멘토링 형태의 새로운 커리어 경로로 이어질 수 있다는 점은 이미 여러 사례에서 확인되고 있다. 문서 요약, 정보 검색, 초안 작성 세 가지만 업무에 정착시켜도 생산성의 체감 변화는 충분히 크다. 
 AI는 기회인 동시에 세대 간 불평등을 심화시키는 구조적 힘이기도 하다. 한국은행 보고서는 청년층의 진입 경로가 좁아지는 현실을 데이터로 보여준다. 각 세대가 처한 조건이 다른 만큼, 전략도 달라야 한다. 세대마다 강점이 존재하고, AI는 그 강점을 증폭하는 도구가 될 수 있다. 
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